Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Специфика образной информации

Читайте также:
  1. C в тексте нет информации
  2. А - руководитель сам принимает решение на основе имеющейся информации
  3. А. Сбор информации
  4. Анализ исходной информации для подготовки коммерческого предложения
  5. Безопасность информации. Информационная безопасность
  6. Введение. Понятия информация, информационные процессы. Свойства информации. Понятие информатика. Понятие информационные технологии.
  7. ВЕЛЬЗЕВУЛ ОБЪЯСНЯЕТ СВОЕМУ ВНУКУ СМЫСЛ ИЗБРАННОЙ ИМ ФОРМЫ И ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ИЗЛОЖЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ О ЧЕЛОВЕКЕ

Широкополосность образов имеет далеко идущие последствия. Пусть компьютер манипулирует n -разрядными символами. Количество информации, требуемое для описания произвольного преобразования таких символов, составляет бит. Иными словами, для описания произвольного алгоритма обработки n -разрядных символов потребуется 2 n таких символов. Это типичный пример "комбинаторного взрыва".

Разрядность n машинных слов Длина произвольного алгоритма
  256 B
  128 KB
  16 GB
  21000 B

Таблица 1. Длина алгоритма произвольного преобразования n-разрядных символов.

Отсюда и следует качественное различие обработки символьной (малоразрядной) и образной (многоразрядной) информации. Для символов в принципе возможно описать любой способ их обработки. Для образов это в принципе невозможно. Естественно, существуют относительно тривиальные преобразования образов, поддающиеся формализации, т.е. имеющие компактное описание. На таких операциях построены графические ускорители и программные пакеты обработки изображений. Однако, в общем случае операции с образами неформализуемы. Преобразование образов, следовательно, должно основываться на алгоритмах, описанных лишь частично.

Для таких неформализуемых задач частичным описанием алгоритма является некое подмножеством полной таблицы преобразований - множество примеров, или обучающее множество. Возникает новый класс задач - восстановления алгоритма по набору примеров, обучения на примерах.

Процессоры образов должны обладать способностью обобщения конечного числа примеров на потенциально необозримое множество возможных ситуаций, иными словами, способностью предсказуемого поведения в новых ситуациях. В этом своем качестве они противоположны обычным компьютером, где алгоритм в явном виде задает поведение во всех мыслимых ситуациях.

Итак, возникает новая парадигма вычислительных машин: алгоритмы, порождаемые данными в универсальном процессе обучения, специализированные для данного класса операций с образами, адаптированные под конкретные информационные задачи. Это - естественный путь развития вычислительной техники, который обеспечивает одновременно и универсальность и простоту архитектуры таких универсальных спец-процессоров.


Дата добавления: 2015-11-30; просмотров: 30 | Нарушение авторских прав



mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.005 сек.)